利用公式编写衡量股价波动的随机指标的代码

下面是一个简单的示例代码，用于计算股价波动的随机指标（Stochastic Oscillator）：

import numpy as np

def stochastic_oscillator(close_prices, period=14):
    # 计算最高价和最低价的滚动最大值和最小值
    rolling_max = close_prices.rolling(window=period).max()
    rolling_min = close_prices.rolling(window=period).min()
    
    # 计算当前收盘价相对于最高价和最低价的百分比
    pct_k = (close_prices - rolling_min) / (rolling_max - rolling_min) * 100
    
    return pct_k

# 示例用法
close_prices = np.array([10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28])
result = stochastic_oscillator(close_prices)
print(result)

在上面的代码中，close_prices是一个包含股票收盘价的数组。period参数表示计算滚动最大值和最小值时使用的时间窗口大小，默认为14。函数stochastic_oscillator首先计算了滚动最大值和最小值，然后根据当前收盘价与最高价和最低价的关系计算了随机指标的值，并返回结果。

这只是一个简单的示例代码，实际的随机指标计算可能会更加复杂，涉及更多的指标和参数。您可以根据自己的需求进行相应的修改和调整